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[视觉诊断:医学教育与人工智能进展之间]

[Visual diagnosis : between medical education and advances in artificial intelligence].

作者信息

Bastardot François, Gachoud David

机构信息

Service de médecine interne, Département de médecine, CHUV, 1011 Lausanne.

Brigham and Women's Hospital, Division of General Internal Medicine and Primary Care, Boston.

出版信息

Rev Med Suisse. 2019 Nov 20;15(672):2145-2149.

PMID:31746571
Abstract

The electrocardiogram, chest x-ray, and skin lesion interpretation are a diagnostic process that applies image analysis. Knowledge and sufficient clinical experience are necessary to achieve expertise in these fields. However, recent advances in medical informatics, particularly in deep learning, are challenging this diagnostic process and physicians' performance. Only a fraction of clinical diagnostic support based on artificial intelligence (AI) has been validated in a clinical environment, limiting its use at the patient's bedside. Gradual AI integration into medical practice will require that the physicians remain able to assess the strengths and limitations of these new algorithms.

摘要

心电图、胸部X光以及皮肤病变解读是应用图像分析的诊断过程。要在这些领域达到专业水平,知识和足够的临床经验是必要的。然而,医学信息学的最新进展,尤其是深度学习方面的进展,正在挑战这一诊断过程和医生的表现。基于人工智能(AI)的临床诊断支持只有一小部分在临床环境中得到了验证,这限制了其在患者床边的应用。人工智能逐步融入医疗实践将要求医生仍然能够评估这些新算法的优势和局限性。

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引用本文的文献

1
The Eurocentrism of Pathological Eponyms.病理学人名术语中的欧洲中心主义
Med Sci Educ. 2022 Jan 21;32(2):587-588. doi: 10.1007/s40670-022-01504-1. eCollection 2022 Apr.